作为一种半封闭生态系统,温室虽然能够减轻传统农业受外界环境的约束和依赖,但其自我调节能力有限,内部环境的优劣对于作物生长、病虫害防治、节能减排等影响显著。运用先进建模与优化技术,针对温室内环境进行合理调控与优化能有效改善作物生长条件,促进作物增产,同时节约能耗,对于促进设施农业进一步发展具有重要的现实意义和实际应用价值。本文考虑温室环境的时空变异特性,通过构建温室的计算流体力学（CFD）模型,结合带精英策略的非支配遗传算法（NSGA-II）,建立C++-Fluent联合优化框架;针对CFD迭代优化的耗时问题,基于超级计算机设计温室环境优化方案,实现对温室多环境因子的精准、高效优化,为适宜作物生长的温室环境参数提供选择依据。主要研究内容如下:（1）分析温室内外光照、温湿度及气流运动等特性,建立合适的控制方程和计算模型;采用CFD软件对温室环境系统进行稳态仿真,并将同等条件下的实验数据与仿真结果相对比,验证所建温室CFD模型的有效性及合理性,为Venlo型玻璃温室的多参数优化提供模型支持。（2）以优化作物生长环境并节约温室能耗为目标,搭建考虑时空变异特性的温室多环境因子优化框架。其中,温室的湿帘温度和负压风机转速设为控制变量,作物区域温度场、二氧化碳分布以及温室风机能耗设为优化目标;运用C++语言编写NSGA-II多目标优化算法,并通过Fluent的文本用户界面（TUI）功能实现CFD迭代优化中的数据交互。针对温室环境参数的时空变化特点,选取典型时段进行优化仿真实验。利用所得优化解集进行温室环境模型的稳态仿真,验证所提框架的优化效果。（3）针对CFD迭代优化的耗时长的问题,进一步采用“神威·太湖之光”超级计算机实现温室环境多目标优化方案。超级计算机结合多目标优化算法对温室内部温度场、速度场和二氧化碳分布进行高效优化。相比个人计算机,计算效率大幅提高,计算时长缩短约88.09%。（4）为满足设施农业技术人员的操作与改进,编制温室多环境因子优化软件。其中,DOS和Windows两种界面可适用于不同运行环境,算法接口方便更新优化算法。